TP二分图的概念：二分图常用算法：染色法（判断一个图是否为二分图）：匈牙利算法（求出二分图的最大匹配数）：相应题目应用：二分图染色应用：Acwing：关押罪犯二分图最大匹配应用：Acwing：棋盘覆盖洛谷：矩阵游戏二分图最大匹配的一些推论：二分图最小点覆盖应用：Acwing：机械任务Acwing：泥地二分图最大独立集应用：Acwing：骑士放置二分图最大路径点覆盖与最大路径重复点覆盖应用：Acwing：捉迷藏二分图的概念：二分图通常针对无向图问题（有些题目虽然是有向图，但一样有二分图性质）在一张图中，如果能够把全部的点分到两个集合中，保证两个集合内部没有任何边，图中的边只存在于两个集合之间，这
Malthus模型模型假设：x(t)x(t)x(t)表示ttt时刻的人口数，且x(t)x(t)x(t)连续可微。人口的增长率rrr是常数（增长率=出生率-死亡率）。人口数量的变化是封闭的，即人口数量的增加与减少只取决于人口中个体的生育和死亡，且每一个个体都具有同样的生育能力和死亡率。建模与求解ttt时刻到t+△tt+\trianglett+△t时刻人口的增量为x(t+△t)−x(t)=rx(t)△tx(t+\trianglet)-x(t)=rx(t)\triangletx(t+△t)−x(t)=rx(t)△t于是得{dxdt=rxx(t0)=x0\begin{cases}\frac{dx}{d
目录1.引言2.区块链介绍2.1区块链的起源2.2区块链分类和共识算法的选择3.PBFT算法介绍3.1拜占庭将军问题3.1.2口头消息3.1.3签名消息3.2PBFT算法流程3.3PBFT算法改进动机4.PBFT算法改进4.1改进思路4.2椭圆曲线4.3数字签名4.4聚合签名4.5改进 PBFT5.总结与思考参考文献1.引言2.区块链介绍2.1区块链的起源2.2区块链分类和共识算法的选择3.PBFT算法介绍3.1拜占庭将军问题3.1.2口头消息3.1.3签名消息3.2PBFT算法流程3.3PBFT算法改进动机4.PBFT算法改进4.1改进思路4.2椭圆曲线 4.3数字签名4.4聚合签名4.5
最近更新的博客华为OD机试题，用Java解【停车场车辆统计】问题华为OD机试题，用Java解【字符串变换最小字符串】问题华为OD机试题，用Java解【计算最大乘积】问题华为OD机试题，用Java解【DNA序列】问题华为OD机试-组成最大数（Java）|机试题算法思路【2023】使用说明参加华为od机试，一定要注意不要完全背诵代码，需要理解之后模仿写出，通过率才会高。华为OD清单查看地址：https://blog.csdn.net/hihell/category_12201821.html华为OD详细说明：
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unity中屏幕坐标转换为世界坐标问题首先简单练习一下坐标转换（熟练坐标转换的可以直接看结论或分析）练习题目场景：原坐标系的原点（0,0）偏移到（1，1）点1.分清点问题还是坐标问题（关键步骤避免坐标系变换让人头晕）点问题还是坐标问题，点问题还是坐标问题，点问题还是坐标问题点问题：绝对固定点的坐标值变换例如上述中的原坐标系的（2,2）点，在新坐标系中是（1,1），虽然坐标改变了但是点没有变坐标问题：新旧坐标相同的点变化例如上述问题中（0,0）偏移到（1，1），新旧坐标系均是（0,0），坐标相同但是是不同点2.定义偏移量（结论）我们再定义一个偏移量点问题中，偏移量=新坐标-旧坐标=（1,1）-（
📢导读：本篇博文是LeetCode算法题讲解篇，对高频算法题进行详细而深入的讲解，解题语言选择的是Java。更多算法专栏如下：⛳️排序算法⛳️分治法⛳️LeetCode高频算法题讲解⛳️数据结构目录⛳️1.只出现一次的数字(第136题)1.1题目：1.2解题思路及完整Java代码1.2.1用map1.2.2用set1.2.3用位运算⛳️2.多数元素（第169题）2.1题目：2.2解题思路及完整Java代码2.2.1使用map去存储元素出现的次数2.2.2排序后直接输出2.2.3摩尔投票法⛳️3.搜索二维矩阵II(第240题)3.1题目：3.2解题思路及完整Java代码3.2.1暴力解法3.2.
目录1SENet1.1SENet原理1.2 SENet代码(Pytorch)1.3 YOLOv5中加入SE模块 1.3.1 common.py配置1.3.2 yolo.py配置1.3.3创建添加RepVGG模块的YOLOv5的yaml配置文件2CBAM2.1CBAM原理2.2 CBAM代码(Pytorch)2.3 YOLOv5中加入CBAM模块 2.3.1 common.py配置2.3.2 yolo.py配置2.3.3创建添加CBAM模块的YOLOv5的yaml配置文件 3CA3.1CA原理3.2 CA代码(Pytorch)3.3 YOLOv5中加入CA模块 3.3.1 common.py配置
算法介绍Hello，今天给大家介绍一种不基于梯度的优化算法NelderMead。NelderMead 算法通常是用来求解非线性（nonlinear）、导函数未知情况下目标函数的最大值或者最小值。学过梯度下降的同学应该知道，梯度下降类算法的每一步都需要计算当前位置的梯度，从而更新当前解使得最终逐渐逼近最优解。但在某一些情况下，目标函数的梯度难以求得或是函数值离散的情况下，这时候便无法直接使用梯度类算法来求解了。NelderMead算法的思想十分简单，它本质上是受空间中Simplex各个顶点之间关系所启发而迭代优化的一类算法。在经过多次迭代后，算法逐渐收敛到最优解。NelderMead是说，我既然
1前言 本次的竞赛主要是最后一题，对于完全不懂珠算的人来说还是有点困难的，仅理解题目的意思就花了很多时间，最后侥幸拿了第一个前三。。。2题解 本次竞赛分为编程题部分和非编程题部分，其中非编程题部分比较简单。2.1非编程题部分：这道题我一开始的理解是，算盘可以记录计算的中间过程，同时可以辅助计算，这样就能充分利用人脑的计算能力，但是题目来源的那本书上好像不是这么理解的，chat-gpt也认为不对，那基本实锤了。这道题应该没啥疑问这个不知道得问度娘，关键词：机械计算机，1642这道题答案有问题，后续官方给更正了。算是一道相对简单的心算题，关键是记住常见的2的n次方，如2^7=128,2^10=
